【摘 要】
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为了更准确地评估变压器油纸绝缘老化阶段,提出了一种基于EMD-SVD特征和随机森林分类器相结合的识别方法。通过实验平台采集到对应于不同热老化时间局部放电信号的气隙缺陷样
【基金项目】
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十三五国家重点研发专项（2016YFC0801808）,中国博士后科学基金（2013M541755）
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为了更准确地评估变压器油纸绝缘老化阶段,提出了一种基于EMD-SVD特征和随机森林分类器相结合的识别方法。通过实验平台采集到对应于不同热老化时间局部放电信号的气隙缺陷样本,在消噪后用EMD-SVD两次分解并提取相应老化特征量,并分别利用随机森林分类器与传统分类器BP神经网络和支持向量机对EMD-SVD特征进行分类识别。结果显示随机森林分类器识别效果优于传统分类器,对于提取的油纸绝缘局部放电信号EMD-SVD特征,随机森林分类器分类能力更强。分析首次将EMD-SVD特征与随机森林分类器相结合应用在识别油纸绝
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